PHPMachineLearning
1.0.0
Phplearnにはphp> = 7.0が必要です
PhPlearnをインストールするには、PhPlearnディレクトリのコンテンツをWebServerにダウンロードし、すべてのPHPスクリプトに「phplearn.php」ファイルを作成して含めます。
include_once 'phpLearn.php';
Knearestneighborsアルゴリズムを実装する機械学習分類器。
$classifier = new KNearestNeighbors($k, $verbose);
Knearestneighbors分類器を訓練するには、列車のサンプルとラベルをタイプ配列として提供します。
例：
$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 1], [4, 2]];
$targets = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'];
$classifier = new KNearestNeighbors(3, false);
$classifier->train($samples, $targets);
ラベルを予測するには、「予測」メソッドを使用します。
$data = $classifier->predict([3, 2]);
// return 'b'
SVCアルゴリズムを実装する機械学習分類器。
$classifier = new SVC($verbose);
Knearestneighbors分類器を訓練するには、列車のサンプルとラベルをタイプ配列として提供します。
例：
$samples = [[1, 3], [1, 4], [2, 4], [3, 1], [4, 2], [4, 2]];
$targets = ['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'];
$classifier = new SVC(true);
$classifier->train($samples, $targets);
ラベルを予測するには、「予測」メソッドを使用します。
$data = $classifier->predict([0,1.2]);
// return 'b'
線形回帰の最小スクエア法を実装する機械学習分類器。
$classifier = new LeastSquares($verbose);
最小限のスケア分類器をトレーニングするには、列車のサンプルとラベルをタイプ配列として提供します。
例：
$samples = [[60], [61], [62], [63], [65]];
$targets = [3.1, 3.6, 3.8, 4, 4.1];
$classifier = new LeastSquares(true);
$classifier->train($samples, $targets);
ラベルを予測するには、「予測」メソッドを使用します。
$data = $classifier->predict(64);
// return 4.06
複数の線形回帰を実装する機械学習分類器。
$classifier = new MultipleLinearRegression($verbose);
複数の線形回帰分類器をトレーニングするには、列車のサンプルとラベルをタイプ配列として提供します。
例：
$samples = [[73676, 1996], [77006, 1998], [10565, 2000], [146088, 1995], [15000, 2001], [65940, 2000], [9300, 2000], [93739, 1996], [153260, 1994], [17764, 2002], [57000, 1998], [15000, 2000]];
$targets = [2000, 2750, 15500, 960, 4400, 8800, 7100, 2550, 1025, 5900, 4600, 4400];
$classifier = new MultipleLinearRegression(true);
$classifier->train($samples, $targets);
ラベルを予測するには、「予測」メソッドを使用します。
$data = $classifier->predict([60000, 1996]);
// return 4094.83
mquadratic回帰を実装する機械学習分類器。
$classifier = new MultipleLinearRegression($verbose);
二次回帰分類器をトレーニングするには、列車のサンプルとラベルをタイプ配列として提供します。
例：
$samples = [[3], [6], [10], [5], [2]];
$targets = [2,5,7,9,12];
$classifier = new QuadraticRegression(true);
$classifier->train($samples, $targets);
ラベルを予測するには、「予測」メソッドを使用します。
$data = $classifier->predict(8);
// return 7.39
ヘルパークラスで、予測データの精度を簡単に計算できます。
スコアを予測するには、ラベルと予測されたラベルをタイプ配列として提供します。
$accuracy = new Accuracy();
$accuracy->score(['a', 'b', 'a'], ['a', 'a', 'a']);
return 0.666
ヘルパークラスで、トレーニングデータをアレイに簡単に解析できます。
サンプルとラベルとの連想配列を設定します。
$iris = new Data();
$data = $iris->iris();
$samples = $data['samples'];
$labels = $data['labels'];
ヘルパークラスにより、2つのデータポイント間の距離を簡単に取得できます。
2つのポイント間のユークリッド距離を取得します
$classifier = new distance();
$classifier->euclidean([5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [55, 5, 150, 0.2]);
//return 156.76166623253
ヘルパークラスで、スクリプトの実行時間を簡単に取得できます。
$timer = new timer();
$timer->start();
$timer->finish();
$timer->runtime();
//return 0.00000000546
PhPlearnはMITライセンスの下でリリースされます。
Jehan Wadia（@jwadia）
